Steeds meer instrumenten geven zowel patiënten als gezonde personen ondersteuning en adviezen over gezondheid en leefstijl. Daarnaast benutten zorgverleners, beleidsmakers en wetenschappers ook de via instrumenten zoals wearables, smartphones en andere instrumenten verkregen data en inzichten voor steeds beter voorspellende modellen. TNO stelt te zien dat er meer is impact te realiseren is door focus op vier gebieden van digitale zorg:
Preventie, Personalisatie, Predictie en Participatie. Privacy is voor alle P’s een randvoorwaarde. Bij TNO staan drie directe toepassingsgebieden centraal voor het P4-model:
Om ‘privacy by design’ verder te brengen werkt TNO aan homomorfe encryptie, nieuwe versleutelingstechnieken en blockchaintechnologie. Voor Big Data richt TNO zich op slimmere algoritmen die uit de informatiemassa automatisch waardevolle data verzamelen, interpreteren en verbanden leggen. Ook is veel aandacht voor kunstmatige Intelligentie waaronder ‘machine learning’ en ‘deep learning’.
Zo loopt in Noord-Holland PIME: een privacy dashboard voor zwangere vrouwen. Deelneemsters geven zelf aan welke zorggegevens ze willen delen met anderen. Met concrete pilots zoals het project 'Prana-Data’ wil TNO en partners de algemene discussie veranderen van ‘big data contra privacy’ in ‘big data met privacy’.
- Gepersonaliseerd ontwerp van digitale zorg is van belang om het gebruik te verhogen, vast te houden en het gezondheid bevorderend gedrag te ondersteunen.
- Geldige en betrouwbare voorspellende modellen voor gezondheid en ziekten. Zo integreert TNO persoonsgegevens, grote gezondheidsdatabases en domeinkennis tot een volledig overzicht.
- Geavanceerde data profiling via nieuwe en bestaande (big) data technieken om de technologieën robuust te maken.
- Gegevensbescherming en beveiliging ter bescherming van gebruikers, met behoud van interoperabiliteit en standaardisatie.
Privacy altijd randvoorwaarde
Voor het eigen digitale zorg onderzoek gebruikt TNO het zogeheten P4-model. Dit staat voor:Preventie, Personalisatie, Predictie en Participatie. Privacy is voor alle P’s een randvoorwaarde. Bij TNO staan drie directe toepassingsgebieden centraal voor het P4-model:
- ‘Gezonde jeugd’ (jeugdgezondheidszorg).
- ‘Duurzame inzetbaarheid’ (werkenden).
- ‘Metabole gezondheid’ (voeding, supplementen, medicijnen etc.).
Meer impact door gepersonaliseerd ontwerp
In co-creatie met kennisinstellingen, universiteiten en bedrijven ontwikkelt TNO technieken die het ontwerp van digitale zorg toepassingen meer personaliseren. Dit moet de toepassingen binnen het digitale zorg ecosysteem effectiever maken. Enkele voorbeelden:- TNO past effectieve gedragsveranderingsstrategieën toe in ‘The Engagement Game’. Dit is een serious game voor managers om de betrokkenheid van werknemers te stimuleren en de werkgerelateerde stress te beperken.
- Verder gebruikt het onderzoeksinstituut interactiestrategieën die er voor te zorgen dat iemand niet voortijdig uitvalt. Voor kinderen met type 1 diabetes is er het ‘PAL-project’ (Persoonlijke Assistent voor gezonde Levensstijl): een persoonlijke robot als buddy met avatar en app.
- Daarnaast heeft TNO het Europese project ‘Power2DM’ ontwikkeld en getest waarmee adaptief mensen met Type 2 Diabetes gecoacht kunnen worden.
- Als laatste voorbeeld heeft TNO het beslissingsondersteuningssysteem ‘SamenStarten’ ontworpen. Dit programma ondersteunt ouders en zorgverleners bij de opvoeding van kinderen.
Privacy, big data met digitale zorg verbonden
Privacy en Big Data zijn onlosmakelijk met digital health verbonden. Op beide gebieden werkt TNO aan nieuwe technieken en inzichten. Voor het privacy-onderzoek en de uitdagingen vanuit de nieuwe Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) heeft TNO het raamwerk RESPECT4U ontwikkeld.Om ‘privacy by design’ verder te brengen werkt TNO aan homomorfe encryptie, nieuwe versleutelingstechnieken en blockchaintechnologie. Voor Big Data richt TNO zich op slimmere algoritmen die uit de informatiemassa automatisch waardevolle data verzamelen, interpreteren en verbanden leggen. Ook is veel aandacht voor kunstmatige Intelligentie waaronder ‘machine learning’ en ‘deep learning’.
Bruikbaarheid theoretische privacy
Via verschillende pilots test TNO met partners de bruikbaarheid van ‘theoretische’ privacy in de praktijk.Zo loopt in Noord-Holland PIME: een privacy dashboard voor zwangere vrouwen. Deelneemsters geven zelf aan welke zorggegevens ze willen delen met anderen. Met concrete pilots zoals het project 'Prana-Data’ wil TNO en partners de algemene discussie veranderen van ‘big data contra privacy’ in ‘big data met privacy’.
